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Loss收敛不代表学会:腾讯混元ACL 2026拆解SFT训练中15.3%的“假学会”样本

大模型微调(SFT)是主流LLM落地方案,但大家默认训练完就是学完了。腾讯混元团队发现SFT存在不完全学习现象(ILP),论文完成了定义ILP、找根因、提诊断框架和验证干预等工作。

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4.8K Star!一套面向设计工程师的 AI 编码智能体 UI 技能集合!

前端开发中AI生成代码质量参差不齐,ui - skills项目应运而生。它由开发者ibelick创建,是面向设计工程师的UI技能集合,将开发经验转化为规则,通过CLI工具让AI按规则构建和审查代码,已获4.8k Stars。

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大模型已经够聪明了,为什么 95% 的 AI 项目还是跑不出 ROI?

2026年AI落地现悖论,模型能力强但多数项目难有ROI,原因是数据未准备好。腾讯云在AI产业应用大会宣布升级全栈数据平台,推出DataBuddy,可在多场景实现对话即交付,解决数据问题助力AI落地。

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19年不丢数据,擦写6万次不坏,原子级材料重新定义未来芯片

上海大学王震宇副教授团队在《自然·电子学》发文,用二硫化铌和二硫化钼做出新型非易失存储器,能保持数据约19年、擦写超6万次,还具备计算和存储两种本领,对未来低功耗计算和存内计算有吸引力。

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当 AI Coding 进入复杂企业系统,为什么提效远没有宣传里那么美好 ?

以Claude Code、Codex为代表的自主编码智能体席卷开发者生态,但夸大能力现象严重。在复杂企业系统中,AI Coding提效远没宣传美好,存在诸多问题,企业应分级应用、进行约束下的人机协作。

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大厂代码库几百万行,Claude Code怎么跑起来的?Anthropic首次公开全套打法

Anthropic发布文章总结Claude Code在企业规模部署的最佳实践。Claude Code导航类似软件工程师,与RAG驱动工具不同。其harness由多扩展点组成,在部署中有三种常见配置模式,还给出应用建议。

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ICML 2026 | 突破3DGS光度多义性瓶颈:北航/新国立提出AmbiSuR,重塑高保真3D几何重建

3D高斯泼溅推动神经渲染发展,但提取3D几何表面易失真,核心瓶颈是光度多义性。北航与新国大团队提出AmbiSuR框架,从表征和监督层面解决问题,实验证明其在多数据集表现优异。

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Anthropic旗下Claude Managed Agents上线新功能Dreaming,可让AI在工作间隙“睡觉”反思,清理记忆、总结规律、自我升级。此外,还有Outcomes、多智能体编排功能进入公开测试,能让AI独立完成复杂工作。

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